Für ähnliche Funktionen wie Amazon Timestream für sollten Sie Amazon Timestream for LiveAnalytics InfluxDB in Betracht ziehen. Es bietet eine vereinfachte Datenaufnahme und Antwortzeiten im einstelligen Millisekundenbereich für Analysen in Echtzeit. [Erfahren](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html) Sie hier mehr.
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# Beispielschema für geplante Abfragen
In diesem Beispiel verwenden wir eine Beispielanwendung, die ein DevOps Szenario nachahmt und die Messwerte einer großen Serverflotte überwacht. Benutzer möchten bei anomaler Ressourcennutzung warnen, Dashboards zum Verhalten und zur Auslastung der gesamten Flotte erstellen und ausgefeilte Analysen aktueller und historischer Daten durchführen, um Korrelationen zu finden. Das folgende Diagramm veranschaulicht die Konfiguration, bei der eine Reihe von überwachten Instances Metriken an Timestream sendet. LiveAnalytics Eine andere Gruppe gleichzeitiger Benutzer gibt Abfragen für Benachrichtigungen, Dashboards oder Ad-hoc-Analysen aus, bei denen Abfragen und Erfassung parallel ausgeführt werden.
![\[Diagram showing data flow from servers to Timestream database, with users querying for analytics.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/timestream/latest/developerguide/images/schedquery_common_schema_example.png)
Die überwachte Anwendung wird als hochgradig skalierter Dienst modelliert, der in mehreren Regionen auf der ganzen Welt eingesetzt wird. Jede Region ist weiter in eine Reihe von Skalierungseinheiten unterteilt, die als Zellen bezeichnet werden und in Bezug auf die Infrastruktur innerhalb der Region ein gewisses Maß an Isolation aufweisen. Jede Zelle ist weiter in Silos unterteilt, die ein gewisses Maß an Softwareisolierung darstellen. Jedes Silo hat fünf Microservices, die eine isolierte Instanz des Dienstes bilden. Jeder Microservice verfügt über mehrere Server mit unterschiedlichen Instanztypen und Betriebssystemversionen, die in drei Verfügbarkeitszonen bereitgestellt werden. Diese Attribute, die die Server identifizieren, die die Metriken ausgeben, werden in Timestream for als [Dimensionen](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/concepts.html) modelliert. LiveAnalytics In dieser Architektur haben wir eine Hierarchie von Dimensionen (wie Region, Zelle, Silo und Microservice\$1Name) und anderen Dimensionen, die sich über die gesamte Hierarchie erstrecken (wie instance\$1type und availability\$1zone).
Die Anwendung gibt eine Vielzahl von Metriken (wie cpu\$1user und memory\$1free) und Ereignissen (wie task\$1completed und gc\$1reclaimed) aus. Jeder Metrik oder jedem Ereignis sind acht Dimensionen (wie Region oder Zelle) zugeordnet, die den Server, der sie ausgibt, eindeutig identifizieren. Die Daten werden mit den 20 Metriken geschrieben, die zusammen in einem Datensatz mit mehreren Kennzahlen mit Kennzahlnamen gespeichert sind, und alle 5 Ereignisse werden zusammen in einem weiteren Datensatz mit mehreren Kennzahlen mit Kennzahlnamenereignissen gespeichert. Das Datenmodell, das Schema und die Datengenerierung finden Sie im [Open-Source-Datengenerator](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/tree/mainline/tools/python/perf-scale-workload). Neben dem Schema und den Datenverteilungen bietet der Datengenerator ein Beispiel für die Verwendung mehrerer Writer, um Daten parallel aufzunehmen, wobei die Aufnahmeskalierung von Timestream verwendet wird, LiveAnalytics um Millionen von Messungen pro Sekunde aufzunehmen. Im Folgenden zeigen wir das Schema (Tabelle und Kennzahlschema) und einige Beispieldaten aus dem Datensatz.
**Topics**
+ [Aufzeichnungen mit mehreren Messwerten](#scheduledqueries-common-schema-example-mmr)
+ [Aufzeichnungen über einzelne Messwerte](#scheduledqueries-common-schema-example-smr)
## Aufzeichnungen mit mehreren Messwerten
**Tabellenschema**
Im Folgenden finden Sie das Tabellenschema, sobald die Daten mithilfe von Datensätzen mit mehreren Kennzahlen aufgenommen wurden. Es ist die Ausgabe der DESCRIBE-Abfrage. Unter der Annahme, dass die Daten in die Datenbank raw\$1data und die Tabelle devops aufgenommen wurden, finden Sie unten die Abfrage.
```
DESCRIBE "raw_data"."devops"
```
| Spalte | Typ | LiveAnalytics Timestream für den Attributtyp |
| --- | --- | --- |
| availability\$1zone | varchar | DIMENSION |
| microservice\$1name | varchar | DIMENSION |
| Instanzname | varchar | DIMENSION |
| Prozessname | varchar | DIMENSION |
| os\$1version | varchar | DIMENSION |
| jdk-Version | varchar | DIMENSION |
| Zelle | varchar | DIMENSION |
| Region | varchar | DIMENSION |
| Silo | varchar | DIMENSION |
| instance\$1type | varchar | DIMENSION |
| measure\$1name | varchar | MEASURE\$1NAME |
| time | Zeitstempel | TIMESTAMP (ZEITSTEMPEL) |
| speicherfrei | double | MULTI |
| cpu\$1stehlen | double | MULTI |
| cpu\$1iowait | double | MULTI |
| CPU\$1Benutzer | double | MULTI |
| speicher\$1zwischengespeichert | double | MULTI |
| disk\$1io\$1reads | double | MULTI |
| CPU\$1Hi | double | MULTI |
| Latenz pro Lesevorgang | double | MULTI |
| Netzwerk-Bytes\$1Out | double | MULTI |
| CPU\$1Leerlauf | double | MULTI |
| disk\$1free | double | MULTI |
| verwendeter Speicher | double | MULTI |
| CPU\$1System | double | MULTI |
| Verwendete Dateideskriptoren | double | MULTI |
| disk\$1used | double | MULTI |
| CPU\$1nett | double | MULTI |
| disk\$1io\$1schreibt | double | MULTI |
| cpu\$1si | double | MULTI |
| Latenz pro Schreibvorgang | double | MULTI |
| Netzwerk-Bytes-Eingang | double | MULTI |
| task\$1end\$1state | varchar | MULTI |
| gc\$1pause | double | MULTI |
| aufgabe\$1abgeschlossen | bigint | MULTI |
| gc\$1reklamiert | double | MULTI |
**Maßnahmenschema**
Im Folgenden finden Sie das Kennzahlschema, das von der SHOW MEASURES-Abfrage zurückgegeben wurde.
```
SHOW MEASURES FROM "raw_data"."devops"
```
| measure\$1name | data\$1type | Dimensionen |
| --- | --- | --- |
| Veranstaltungen | mehrfach | [\$1"data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"availability\$1zone "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"microservice\$1name "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"instance\$1name "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"Prozessname "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"jdk\$1version "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"cell "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"region "\$1, \$1" data\$1type“ :"dimension\$1type“ :"dimension\$1type“ :"region "\$1 „varchar“, "dimension\$1name“ :"silo "\$1] |
| Metriken | mehrfach | [\$1"data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"availability\$1zone "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"microservice\$1name "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"instance\$1name "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"os\$1version "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"cell "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"region "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"silo "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“, "dimension\$1name“ :"silo "\$1, \$1" data\$1type“ :"varchar“ archar“, "dimension\$1name“ :"Instanztyp "\$1] |
**Beispieldaten**
| Region | Zelle | Silo | availability\$1zone | Name des Mikrodienstes | Instanzname | instance\$1type | os\$1version | Prozessname | jdk-Version | measure\$1name | Zeit | CPU\$1Benutzer | CPU\$1System | CPU\$1Leerlauf | CPU\$1stehlen | cpu\$1iowait | cpu\$1nett | CPU\$1Hallo | cpu\$1si | verwendeter Speicher | Speicher\$1zwischengespeichert | disk\$1io\$1reads | Latenz pro Lesevorgang | disk\$1io\$1schreibt | Latenz pro Schreibvorgang | disk\$1used | disk\$1free | Netzwerk-Bytes-Eingang | Netzwerk-Bytes\$1Out | Dateideskriptoren\$1werden verwendet | speicherfrei | task\$1end\$1state | gc\$1pause | aufgabe\$1abgeschlossen | gc\$1reklamiert |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | m5.8xlarge | AL2012 | | | Metriken | 12.11.2021 12:43 | 62,8 | 0,408 | 34,2 | 0,972 | 0,0877 | 0,103 | 0,567 | 0,844 | 57,6 | 88,9 | 52,6 | 91,9 | 31,7 | 2,25 | 63,5 | 29,2 | 85,3 | 49,8 | 32,3 | 57,6 | | | | |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | m5.8xlarge | AL2012 | | | Metriken | 12.11.2021 12:41 | 56 | 0,923 | 39,9 | 0,799 | 0,532 | 0,655 | 0,851 | 0,317 | 90,5 | 31,9 | 56,6 | 37,1 | 25 | 93,3 | 52,2 | 33,1 | 7,14 | 53,7 | 65,9 | 20,4 | | | | |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | m5.8xlarge | AL2012 | | | Metriken | 12.11.2021 12:39 | 48,5 | 0,801 | 48,2 | 0,18 | 0,943 | 0,0316 | 0,844 | 0,54 | 97,4 | 41,4 | 55,1 | 32,7 | 86,2 | 33,7 | 72,7 | 61,5 | 80,8 | 5,15 | 44,3 | 8,5 | | | | |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | m5.8xlarge | AL2012 | | | Metriken | 12.11.2021 12:38 | 37,5 | 0,723 | 58,8 | 0,317 | 0,608 | 0,859 | 0,791 | 0,393 | 4,84 | 78,9 | 20,3 | 41,4 | 46,8 | 3,87 | 84,6 | 60,6 | 21,1 | 11.8 | 2,76 | 10 | | | | |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | m5.8xlarge | AL2012 | | | Metriken | 12.11.2021 12:36 | 58 | 0,786 | 38,7 | 0.219 | 0,436 | 0,829 | 0,331 | 0,734 | 51 | 36,8 | 81,8 | 50,5 | 77,9 | 17,8 | 82,3 | 64 | 7,69 | 66,5 | 56,2 | 31,3 | | | | |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | | | host\$1manager | JDK\$18 | Veranstaltungen | 12.11.2021 12:43 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 75,8 | ERFOLG\$1OHNE\$1ERGEBNISLOS | 85,5 | 348 | 64,8 |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | | | host\$1manager | JDK\$18 | Veranstaltungen | 12.11.2021 12:41 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 7,47 | ERFOLG\$1MIT\$1ERGEBNIS\$1 | 22,8 | 42 | 7,45 |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | | | host\$1manager | JDK\$18 | Veranstaltungen | 12.11.2021 12:39 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 64,1 | ERFOLGS\$1MIT\$1ERGEBNIS\$1 | 6,77 | 249 | 72,3 |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | | | host\$1manager | JDK\$18 | Veranstaltungen | 12.11.2021 12:38 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 23 | ERFOLG\$1MIT\$1ERGEBNIS\$1 | 53.3 | 138 | 99 |
| us-east-2 | US-Ost-2-Zelle-1 | US-Ost-2-Zelle-1-Silo-2 | US-Ost-2-1 | Athene | i- zaZswmJk - 2-Zellen-1-Silo-2-00000216.amazonaws.com athena-us-east | | | host\$1manager | JDK\$18 | Veranstaltungen | 12.11.2021 12:36 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 39,4 | ERFOLG\$1OHNE\$1ERGEBNISLOS | 79,6 | 254 | 82,9 |
## Aufzeichnungen über einzelne Messwerte
Mit Timestream for können Sie die Daten LiveAnalytics auch mit einer Messung pro Zeitreihendatensatz aufnehmen. Im Folgenden finden Sie die Schemadetails, wenn sie mithilfe von Datensätzen mit einer einzigen Kennzahl aufgenommen wurden.
**Tabellenschema**
Im Folgenden finden Sie das Tabellenschema, sobald die Daten mithilfe von Datensätzen mit mehreren Kennzahlen aufgenommen wurden. Es ist die Ausgabe der DESCRIBE-Abfrage. Unter der Annahme, dass die Daten in die Datenbank raw\$1data und die Tabelle devops aufgenommen wurden, finden Sie unten die Abfrage.
```
DESCRIBE "raw_data"."devops_single"
```
| Spalte | Typ | LiveAnalytics Timestream für den Attributtyp |
| --- | --- | --- |
| availability\$1zone | varchar | DIMENSION |
| microservice\$1name | varchar | DIMENSION |
| Instanzname | varchar | DIMENSION |
| Prozessname | varchar | DIMENSION |
| os\$1version | varchar | DIMENSION |
| jdk-Version | varchar | DIMENSION |
| Zelle | varchar | DIMENSION |
| Region | varchar | DIMENSION |
| Silo | varchar | DIMENSION |
| instance\$1type | varchar | DIMENSION |
| measure\$1name | varchar | MEASURE\$1NAME |
| time | Zeitstempel | TIMESTAMP (ZEITSTEMPEL) |
| Messwert::doppelt | double | MESS\$1WERT |
| Messwert::bigint | bigint | MESS\$1WERT |
| Messwert::varchar | varchar | MESS\$1WERT |
**Maßnahmenschema**
Im Folgenden finden Sie das Kennzahlschema, das von der SHOW MEASURES-Abfrage zurückgegeben wurde.
```
SHOW MEASURES FROM "raw_data"."devops_single"
```
| measure\$1name | data\$1type | Dimensionen |
| --- | --- | --- |
| cpu\$1hi | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| CPU\$1Leerlauf | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| cpu\$1iowait | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| CPU\$1nett | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| cpu\$1si | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| CPU\$1stehlen | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| CPU-system | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| CPU\$1Benutzer | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| disk\$1free | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| disk\$1io\$1reads | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| disk\$1io\$1writes | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| disk\$1used | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| Verwendete Dateideskriptoren | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'os\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instand ance\$1type', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
| gc\$1pause | double | [\$1'dimension\$1name': 'Verfügbarkeitszone', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'microservice\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'instance\$1name', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'prozessname', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'jdk\$1version', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'zelle', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'region', 'data\$1type': 'varchar'\$1, \$1'dimension\$1name': 'silo', 'data\$1type': 'varchar'\$1] |
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